الحتمية المعمارية للتجارة الإلكترونية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

لقد وُعدنا مرارًا وتكرارًا بأن الذكاء الاصطناعي سيحدث ثورة في التجارة الإلكترونية. فكر في الأمر للحظة. هل ترقى إلى مستوى التوقعات بالنسبة لك؟ إذا لم يكن الأمر كذلك ، فقد لا تكمن المشكلة في التكنولوجيا التي نشرتها على موقعك ، ولكن في البنية والبيانات التي تدعمها. ضع في اعتبارك بعض سيناريوهات التجارة الإلكترونية النموذجية التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي. تدخل موقع التجارة الإلكترونية وتبدأ في التنقل عبر الفئات. يقرر الموقع ، بناءً على من يقوم بالزيارة وعوامل أخرى ، إدراج الفئات ذات الهامش المرتفع أولاً. دعنا الآن نضيف المزيد من المعلومات: في الماضي كنت دائمًا تشتري أشياء كانت معروضة للبيع. يعرف الموقع هذا وبالتالي يعرض عناصر التخليص وأفضل الصفقات أولاً ، مما يزيد من فرص النقر والشراء. تدخل موقعًا صناعيًا وتبحث عن مصطلح "تجريد العفن". كما هو الحال في أي بحث ، يمتلك الموقع خيارًا: عرض أكبر عدد ممكن من النتائج ذات الصلة (اختيار الاكتمال) أو محاولة تخمين الإجابة الصحيحة الدقيقة (اختيار الدقة). هل يشير "تجريد العفن" إلى تنظيف قالب الحقن ، أو إزالة العفن والعفن الفطري من سطح رطب ، أو إعادة تسطيح القوالب الخشبية؟ يأخذ الموقع الذكي في الحسبان كل السياق الذي يمكنه - مثل ما اشتريته في الماضي وما هي عمليات البحث الأخرى التي أجريتها - ويقدم أفضل إجابة ، سواء كانت مواد تشحيم أو مواد كيميائية للتنظيف أو مواد كاشطة. لقد قمت بالنقر فوق أحد المواقع وأضفت بعض العناصر المفضلة في إحدى الفئات. يفسر الموقع أفعالك على أنها إشارة شراء ويدفعك إلى الشراء. لقد أضفت مجموعة مختارة من العناصر إلى سلة التسوق - على سبيل المثال ، أقمشة الشامواه ومنظف الزجاج لتنظيف الزجاج الأمامي. يعرف الموقع أن العديد من الأشخاص الآخرين الذين اتخذوا هذه الخيارات قاموا أيضًا بشراء شمع السيارة ومنظف الإطارات ، لذلك تقترح خوارزمية تحليل سلة التسوق هذه العناصر. يدعم الذكاء الاصطناعي كل هذه السيناريوهات: البحث والتنقل والعروض التنبؤية وتحليل سلة التسوق. ومع ذلك ، هناك الكثير من الأشياء المشتركة بينهما. أظهر تحليلي للعديد من المشاريع التكنولوجية ، سواء النجاحات أو الإخفاقات ، أن فعالية الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل هذه تعتمد في النهاية على مستوى عالٍ من الانضباط حول البيانات والهندسة المعمارية - وإلى درجة لا يعرفها سوى القليل من مديري المواقع. البيانات الصحيحة والتنظيم يصنعان كل الفرق

تتكون تجربة عملاء التجارة الإلكترونية بالكامل من البيانات. تحدد جودة البيانات الأساسية جودة التجربة. بينما يبدو هذا واضحًا ، فقد لاحظت عمليًا أن العديد من المؤسسات لديها عمليات معلومات غير ناضجة عن المنتج. عندما يستخدمون منتجات جديدة ، فإنهم لا يديرون معلومات المنتج بطريقة قابلة للتكيف ومستدامة. والنتيجة هي بيانات قذرة وغير مكتملة وغير متسقة تقوض قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم التجربة المثلى. يأتي الوقود لتجربة التجارة الإلكترونية الذكية من نوعين من البيانات: المعلومات المتعلقة بالمنتجات وبيانات العملاء. ابدأ بالمنتجات. تبدأ إدارة مجموعة مختارة من آلاف أو ملايين المنتجات بالتسلسل الهرمي للمنتج المسمى "تصنيف العرض". تمامًا كما يتم ترتيب المنتجات في المتجر الفعلي وفقًا لمجموعة منطقية من الممرات والأرفف التي تحتوي على منتجات متشابهة ، يجب تنظيم المنتجات في المتجر الافتراضي وفقًا لمجموعة منطقية من الفئات والصفات التي تتناسب مع الاحتياجات الفريدة للشركة. العملاء. هذا هو تصنيف عرض المنتج ، وتصميمه لا يقل أهمية عن موقع التجارة الإلكترونية مثل مخطط التخطيط لمتجر مادي بالنسبة لتجربة التسوق النهائية. يعتبر تمييز تصنيف العرض هذا أحد مصادر الميزة التنافسية. إذا كنت تعرف كيف يحل عميلك مشاكله ويمكنه ترتيب المنتجات بطريقة أكثر فعالية من المنافسين ، فستحتفظ بأعمالهم. إذا لم يتمكنوا من العثور على ما يحتاجون إليه بسرعة وسهولة ، فإنهم يمضون قدمًا. تحتفظ أنظمة إدارة معلومات المنتج (PIM) بالمعلومات حول المنتجات ، بما في ذلك علاقاتها. إنهم يعرفون أي المنتجات هي ملحقات للمنتجات الأخرى وأي منها يستخدم عادةً معًا. ومع ذلك ، فإن هذه البيانات لا تكون فعالة إلا إذا كانت عملية الإعداد للمنتجات الجديدة صارمة بما يكفي لتضمين مثل هذه العلاقات دائمًا. من واقع خبرتي ، فإن تصميم تصنيف البيانات والفئات في PIM هو مشكلة دقيقة وصعبة يتجاهلها العديد من مديري التكنولوجيا. كلما تم ضبط التصنيف وفقًا لاحتياجات العملاء الفريدة ، زادت قدرة الموقع على تقديم اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تزيد من العائدات. ومع ذلك ، غالبًا ما تتعارض التصنيفات المخصصة مع معايير الصناعة الصارمة. لذلك فإن تصميم التصنيف وعملية إعداد المنتج يمثلان توازنًا دقيقًا بين العناصر المعيارية والعناصر الخاصة بالموقع. الجانب الآخر من التحدي هو بيانات العملاء. الأشخاص (مثل "الزائرون لأول مرة" أو "المشترون الحساسون للسعر") يسمحون للمواقع بفهم تنوع المستخدمين الذين يواجهونهم. ثم يستخدم المصممون هؤلاء الأشخاص لاتخاذ قرارات التصنيف وتجربة العملاء. تعكس سمات الجمهور مثل ولاء العملاء أو نفاد الصبر أو الوعي بالقيمة. ثم يسمح الاختبار بناءً على هذه السمات لتصميم الموقع بتحسين منهجه لأنواع معينة من العملاء ذوي الاحتياجات المختلفة. هناك مصدر آخر غير متوقع للتحديات في البيانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية: المصطلحات. عند خدمة جماهير متعددة ، يمكن أن يكون للمصطلحات نفسها معانٍ وسياقات متعددة (تذكر "تجريد القالب"؟). يُعد توحيد المصطلحات عنصرًا أساسيًا لجعل تصنيف المنتج وبيانات الجمهور قابلة للاستخدام وفعالة.

كيف تتطور المواقع المخصصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالفعل

على الرغم من الأتمتة التي تبدو متأصلة في تخصيص موقع ما ، فمن واقع خبرتي ، يبدأ التصميم دائمًا بمجموعة من القرارات البشرية للغاية والحرفية تقريبًا. يبدأ أخصائي التسويق الذي يعرف العميل المستهدف بتحديد الرسالة أو جزء من الرسالة التي من المحتمل أن يتردد صداها - ثم يختبرها من خلال التكرار على مجموعة من الاختلافات المصنوعة يدويًا. ثم يقوم الأخصائي بصياغة الرسالة يدويًا ومحاولة تغييرها ، تمامًا كما يستخدم الحرفي المعرفة الحرفية لإنشاء شيء يتفاعل مع إنسان آخر. سيحاول المسوق بعد ذلك تنويعات أخرى ويتعرف على العناصر الأخرى التي قد تعمل والتي لن تعمل على الأرجح. في النهاية ، يأتي التعلم الآلي ، حيث تحاول الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي الاختلافات المحتملة وتحسين مجموعاتها بناءً على عملية مستمرة من الاختبار والتحسين المستمر.

كيف تحصل على مركز البيانات الخاص بك من أجل الحصول على أفضل طاقة ذكاء اصطناعي في التجارة الإلكترونية

كيف يمكنك التأكد من أن أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تقدم بالفعل التجربة التي تعد بها؟ من خلال مراجعة القواسم المشتركة من عشرات المشاريع ، لاحظت المجالات الرئيسية التي يجب التركيز عليها للتأكد من أن البيانات التي يعمل عليها الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتيح تجربة أفضل وذات عائد أعلى

• بناء بنية المحتوى الصحيحة. يتضمن ذلك تحديد نموذج للبيانات الوصفية حول المنتجات ودعم المحتوى ، والتحكم في المفردات والمصطلحات ، والأهم من ذلك ، التأكد من أن بنية المحتوى تدعم تجربة العميل. يعني إنشاء تصنيفات المنتج المصممة خصيصًا لدعم المهام التي يقوم بها زوار الموقع في أغلب الأحيان. يجب أن تدعم هذه البنية تجربة العملاء التي يتم إنشاؤها ديناميكيًا وتمكين البيع المتبادل.

• وضع قواعد صارمة للموردين والمنتج على متن الطائرة. باستخدام المتطلبات في عقود الشراء ، تأكد من أن الموردين يوفرون مخزونًا للبيانات الوصفية المتاحة للمنتج ، ثم تحقق من صحة نماذج البيانات مقابل متطلبات التسويق. يمكن بعد ذلك إثراء هذه البيانات الأساسية بسمات فريدة بناءً على احتياجات العملاء وتفضيلاتهم. تحقق من أن مديري المنتجات يحصلون على المحتوى والبيانات اللازمة للسماح بتخصيص الموقع ، وأن بيانات المنتج كاملة ومتسقة. صمم سمات المنتج بطرق مفيدة للغاية لتخصيص الموقع ولتمكين العملاء من الاختيار.

• تدقيق عمليات المحتوى. حدد سير عمل لاستيعاب المحتوى ووضع علامات على المحتوى تلقائيًا. إذا احتاج محتوى منتج إلى التغيير ، فتأكد من وجود سير عمل محدد لتغييره. صمم أنظمة لإدارة واحترام حقوق المحتوى وتتبع دورات حياة العروض الترويجية.

• إدارة الأصول الرقمية لتخصيص الموقع. يتضمن ذلك التأكد من توفر أوراق المواصفات ، وربما الرسومات الهندسية والكتيبات ، وأن الأصول منظمة بطريقة تجعل الاسترجاع وإعادة الاستخدام أسهل من خلال بنية محتوى مناسبة.

• صقل استراتيجية التخصيص. قم بتوثيق احتياجات المشترين وشخصياتهم ، ثم قم بإنشاء مهام وأهداف تتماشى مع المحتوى المخصص بناءً على تلك الشخصيات. من الناحية المثالية ، سيتم تجميع المحتوى ديناميكيًا بناءً على سلوك الزائر.

• تحسين تجربة omnichannel. تحقق من أن عروض المتجر الترويجية متوافقة مع العروض الترويجية عبر الإنترنت ، وأنه يمكن للعملاء تحديد المخزون والعثور عليه في المتاجر بناءً على المعلومات الواردة من المواقع. اختبر التجارب التي تتقاطع مع الأجهزة - الأجهزة المحمولة والكمبيوتر الشخصي والمتجر - لتحديد مكان الخلل في التجربة.

• تحليلات Wrangle لتحسين فعالية الموقع. يجب تضمين مقاييس أداء المحتوى في عمليات الحوكمة ، ويجب على المواقع قياس فعالية البحث باستمرار بالإضافة إلى المسارات التي يغادر فيها الزوار دون الشراء.

ليست أي من هذه المهام سهلة. في الواقع ، سيحدد تقدمك فيها مستوى نضج موقعك لجاهزية الذكاء الاصطناعي. إن مراجعة تقدمك في هذه التحديات - ووضع الخطط لتحسينها - سيقطع شوطًا طويلاً نحو التأكد من أن تحسينات موقعك المستقبلية تستخدم بشكل فعال تطورات الذكاء الاصطناعي التي تنطلق من القمة.